而在我们使用VS code编译运行python的代码时，它默认调用的是python的命令，而不是python3命令，所以当我们在运行的时候会报错，这时就需要将python命令替换成python3的命令。

Visual Studio Code (VS Code) 编辑器默认可能会关联Python 2解释器，而非Python 3，这可能导致当你尝试运行Python 3脚本时遇到错误，因为系统找不到对应的python3命令。解决这个问题通常需要做以下几步：

1. **检查默认配置**：在VS Code中，打开终端（Terminal），输入`python --version`或`python3 --version`，看显示的是哪个版本。确认是否为Python 2。

2. **设置路径映射**：如果需要指定使用Python 3，可以在用户或工作区级别的settings.json文件中添加Python路径，例如：

   "python.pythonPath": "/path/to/python3"

将"/path/to/python3"替换为实际的Python 3安装路径。

3. **修改启动配置**：如果你有特定的启动配置（launch.json），在那里你可以指明使用python3启动调试或运行任务。

4. **更新命令行别名**：在系统环境变量或者项目级的`.bashrc`或`.zshrc`等配置文件中，确保`python`指向`python3`。

完成上述步骤后，你应该能在VS Code中成功地使用Python 3运行和调试代码了。

相关问题

vs code 运行python

### 如何在VS Code中运行Python代码

#### 使用内置终端执行Python脚本
可以直接通过命令行来启动Python程序。打开集成的终端（`Ctrl+\`` 或 `View -> Terminal`），导航到文件所在目录并输入`python your_script.py`即可运行指定的Python文件[^1]。

#### 利用交互窗口或Jupyter Notebook功能
对于支持Jupyter Notebooks的工作负载，可以利用专门设计的支持工具，在单元格级别上执行代码片段。如果遇到较长的Notebook文档，则可考虑将部分逻辑拆分至独立的`.py`模块并通过魔法函数 `%run` 来调用这些外部定义的内容[^3]。

#### 运行当前活动编辑器中的整个Python文件
点击顶部菜单栏上的“运行”按钮或者按快捷键`F5`会触发调试模式下的全量编译；而简单的单击侧边栏绿色箭头或是右键选择“Run Python File in Terminal”，则会在不进入断点的情况下直接执行该文件内的所有指令序列[^2]。

// settings.json配置项用于设置默认解释器路径等全局参数
{
    "python.pythonPath": "<path_to_your_python_interpreter>"
}

mac用VS Code运行python

### 配置VS Code在MacOS上运行Python

#### 下载与安装Visual Studio Code
确保从微软官方网址获取最新版本的Visual Studio Code，支持Windows、Linux和Mac OS等多种操作系统。对于Mac用户来说，推荐直接前往官网下载以避免潜在的安全风险[^3]。

#### 设置`code`命令以便于终端调用
为了让开发者可以在任何地方通过简单的`code .`指令快速启动当前文件夹下的VS Code编辑器实例，需执行如下操作：

1. 启动已安装好的VS Code应用；
2. 使用快捷键 `Cmd + Shift + P` 调出命令面板；
3. 输入 "shell command" 寻找并选取 “Install 'code' command in PATH” 的选项完成安装；

这一步骤完成后应当重新开启一个新的终端窗口来使更改生效[^4]。

#### 构建工作区及初始化虚拟环境
创建新的项目空间，并利用内置工具建立独立的Python解释器环境有助于隔离不同项目的依赖关系。具体做法如下所示：

$ mkdir my_python_project && cd $_          # 新建项目根目录
$ python3 -m venv env                       # 基于Python标准库venv模块构建名为env的虚拟环境
$ source ./env/bin/activate                 # 激活该虚拟环境
(env)$ pip install ipykernel                # 可选：如果打算集成Jupyter Notebook功能则需要此步

上述过程会生成一个`.venv`隐藏文件夹用于存储特定于此工程所需的全部包资源副本。

#### 安装必要的扩展插件
进入VS Code内部市场查找适用于Python语言的支持组件，特别是那些能够增强语法高亮显示效果、自动补全提示能力等功能特性的附加项。通常情况下，“Python Extension Pack”是一个不错的选择因为它集合了许多实用的小部件于一体[^1]。

#### 编写测试脚本验证配置成果
最后编写一段简单代码片段保存为.py结尾的源码文档形式，点击右上方绿色三角形按钮即可触发即时编译调试流程观察预期行为是否正常达成。

print("Hello, world!")
import matplotlib.pyplot as plt             # 如果之前已经成功设置了matplotlib的话可以尝试绘制图形界面
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.show()

当一切顺利时，这段小程序将会打印一条问候消息并且弹窗展示一张线性图表。